rea-videoとは？
rea-videoは動画ファイルを受け取り、それがどう作られたかを報告します。動画をカットに分け、声、音楽、効果音を分離し、カットごとに証拠を集めます。フレームの周期、センサーノイズ、ファイルのメタデータにあるAIGCタグ、崩れた文字や手、テンポとキーなどです。そのうえで各カットを実写、AI動画、アバター、3D、コードで作ったモーショングラフィックス、画面録画に分類し、撮る部分、生成する部分、コードで作る部分に分けた作り直し計画を書きます。視覚モデルを接続していれば、AIのカットごとに逆算したプロンプトも出します。
Claude Code、Codexなどコマンドを実行できるエージェント内で動かす前提で作られており、ffmpegとPython 3.10+が必要です。カットごとのフレーム、SRTやASSに書き出せる字幕、音声の分析を含むHTMLレポートを出力します。GeminiやDoubaoのエンドポイントは任意です。関連プロジェクトのcapsule-cinemaを使えば、作り直し用のAIカットを生成できます。
リポジトリは2026年10月29日にJuneYaoooがApache-2.0で作成しました。REA(Reverse Engineer Anything)を着想元として挙げていますが、動画向けの別プロジェクトであり、REAのMCPサーバーの一部ではありません。
rea-videoは使う価値があるか？
rea-videoは、当サイトが扱う他のオープンなツールにはない仕事をします。既存の動画の各カットがどう制作されたか、そして自分ならどう作り直すかを説明します。レポートは撮影したカット、AIクリップ、3Dレンダリング、コードで作ったモーショングラフィックス、画面録画を分け、それを撮影リスト、生成用プロンプト、Remotionでの作り方にまとめます。最初の9日間で3,494スターと490フォークを集めました。
評価は多くのプロジェクトより正直です。15本の調整用データでは、オフラインのツールだけでカットの長さで重み付けした正解率が98.3%、9本と7本の2つのホールドアウトでは99.6%と98.9%です。プロジェクト自身の中国語の結果ファイルは、最初のホールドアウトは失敗を受けてルールを追加したためもう完全には独立していないこと、再エンコードされたWeChat動画10本ではオフラインのツールの正解率が88.6%に下がり、視覚モデルを加えるまで戻らないことを認めています。作者が選んだ数十本の動画であり、ベンチマークではありません。
注意点：「このカットはAI生成」というのは判定ではなく判断です。メタデータのAIGCタグやプラットフォームの透かしといった確かな証拠がある場合を除けば、結論はノイズとフレーム周期に関するヒューリスティクスと、接続していれば視覚モデルの意見から出ており、食い違いはエージェントがフレームを見て確認します。README自身の例がこの弱点を示しています。実写の開封動画では、エージェントの確認前にオフラインのツールが映像の35%をAIと判定し、AIで作ったミュージックビデオの一部のカットを視覚モデルが実写と判定しました。どれも学習済みのAIコンテンツ検出器や来歴の確認ではないので、削除要請、告発、報道の証拠にはなりません。
しかも非常に新しいプロジェクトです。リポジトリの作成は2026年10月29日で、タグ付きリリースはなく、READMEによれば検出ルールや作り直しガイドを含む詳しいドキュメントは今のところ中国語です。エージェントがそれを読み、あなたの言語で答えます。手順が週ごとに変わると考えてください。
結論：AI動画をたくさん見てきた目の鋭い同僚だと考えるのがよいでしょう。競合の制作手法を読み解き、作り直しの費用を見積もるには役立ちますが、間違うことも多いので、「AI」というラベルはどれも見直す価値があります。
真価を発揮する場面
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元動画をダウンロードしてClaude Codeに分析させ、作り直し計画を読みます。どのカットがスマホ用リグと1つのセットで撮れるか、どれを生成できるか、AIのカットに何回の生成が必要かがわかります。オフラインモードは無料で、Geminiの視覚モデルを使うとAPI費用がかかります。
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rea-videoはコードで作られたカットを特定し、文字、レイアウト、モーションのタイミングを記録します。エージェントはそれをRemotionプロジェクトにします。実写と画面録画は自分で用意する素材として列挙されます。
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サンプルで分析を実行し、カットごとのフレーム、証拠、照明メモを含むreport.htmlを授業で使います。その際、ツールと視覚モデルの判断が分かれたカットを示します。
導入前に確認すること
- 導入
- エージェントにGitHubのURLからインストールさせるか、リポジトリをクローンしてscripts/install_skill.shを実行します。CLIがインストールされ、スキルが~/.claude、~/.codex、~/.agentsにリンクされます。ffmpegとPython 3.10+が必要です。
- 連携
- Claude Code、Codexなどコマンドを実行できるエージェント。任意でGeminiやDoubaoの視覚エンドポイント。作り直しカ ットの生成にcapsule-cinema。コードで作るカットにRemotion。字幕はSRTとASSで書き出し。
- データとプライバシー
- オフライン分析はローカルで行われます。視覚モデルを追加すると、フレームと音声はそのプロバイダーに送られます。動画は自分で用意し、プロジェクトは他人の映像、音楽、肖像を再利用しないよう求めています。
- 大規模利用時のコスト
- オフラインなら無料です。視覚モデルでの分析と作り直しのための生成は、Gemini、Doubao、選んだ動画モデルが呼び出しごとに課金します。動画1本あたりの費用は公開されていません。
- 制限
- プラットフォームの再圧縮でノイズの証拠が消えるため、ダウンロードした動画で精度を保つには視覚モデルが必要です。声と音楽が混ざった中の効果音は分離しにくく、音楽の出どころの判定はテスト動画5本中2本で正解でした。
良い点
- すべてのカットを分類し、撮る、生成する、コードで作るの計画を書きます
- オフラインモードはAPIキーも費用も不要です
- 精度の数値を弱点とともに公開しています
- 映像と並べて字幕、カット、BPM、効果音を分析します
- インストールコマンド1つでClaude CodeやCodexの中で動きます
気になる点
- AIかどうかの判定はモデルとヒューリスティクスによる判断で、検出器の出力ではありません
- 詳しいドキュメントは主に中国語です
- 公開から9日で、タグ付きリリースがありません
- 視覚モデルがないと、プラットフォームで再圧縮された動画では精度が落ちます
おすすめの人
参考動画がどう作られたかを理解して作り直しの費用を見積もりたい動画制作者やマーケターで、AIラベルを出発点として扱える人。
rea-videoの代替
rea-video：よくある質問
- rea-videoは使う価値があるか？
- rea-videoは動画がどう組み立てられたかを知るための鋭く、珍しいほど率直な手段です。ただし「AI生成」というラベルは検出器の結果ではなく、根拠のある推測として読む必要があります。 評価は5点満点中3.7点です。
- rea-videoの料金は？
- Apache-2.0で無料です。ツールのみのモードはオフラインで無料で動きます。GeminiやDoubaoの視覚モデルと、作り直しのための動画生成は各プロバイダーが課金します。
- rea-videoの欠点は？
- AIかどうかの判定はモデルとヒューリスティクスによる判断で、検出器の出力ではありません; 詳しいドキュメントは主に中国語です; 公開から9日で、タグ付きリリースがありません; 視覚モデルがないと、プラットフォームで再圧縮された動画では精度が落ちます.
- rea-videoは誰に向いているか？
- 参考動画がどう作られたかを理解して作り直しの費用を見積もりたい動画制作者やマーケターで、AIラベルを出発点として扱える人。
- チームや本番環境でrea-videoを使うと費用はいくらか？
- オフラインなら無料です。視覚モデルでの分析と作り直しのための生成は、Gemini、Doubao、選んだ動画モデルが呼び出しごとに課金します。動画1本あたりの費用は公開されていません。
- rea-videoは企業データを扱っても安全か？
- オフライン分析はローカルで行われます。視覚モデルを追加すると、フレームと音声はそのプロバイダーに送られます。動画は自分で用意し、プロジェクトは他人の映像、音楽、肖像を再利用しないよう求めています。
- rea-videoの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はclaude-real-video (crv) 、 VideoAgentです。
回答確認日：2026年11月7日